在過去的幾年裡，人工智慧取得了許多突破，尤其是在深度學習方面。例如，AlphaGo Zero可以自己學習圍棋和國際象棋象棋，並且可以在沒有人類干預的情況下與人類玩遊戲。塔科特龍和百度迪普Voice產生的聲音與人類語言幾乎相同。此外，計算機視覺、目標檢測和影象分割已經變得更加精確，甚至可以在醫學診斷和生物學研究方面與人類相媲美。然而，自然語言處理、聊天機器人和文字摘要等技術並沒有達到預期的目標。

人工智慧已經存在很長時間了。新舊事物都在進步。重要的是不要低估公眾意識的力量。當深藍擊敗加里卡斯帕羅夫時，情況就不同了。以前，我們只在電影中看到被機器打敗的人，但現在它真的發生了，這在很大程度上改變了人們的看法。我們仍然有許多通過人工智慧提供商業價值的應用程式。

人工智慧不再被認為只存在於科幻小說中。大多數技術公司已經知道人工智慧對企業的好處。這使得該技術在過去幾個月中實現了快速發展，具有更好的收益能力，以及機器實時改進其學習過程的能力。

在過去的一年裡，我們一直致力於構建一個真正的會話式人工智慧。目前，各種助手不具備處理更復雜和更有價值的任務的能力，需要人工智慧技術來實現它們。它可以基於知識推理，通過上下文和個性化理解不完整或模糊的語言，人工智慧使用和超越模式匹配，從而實現真正的動態對話。正如人類通過手勢、凝視和其他因素進行交流一樣，我們也開始在系統中連線其他服務和虛擬助理。這就是我們推出認知仲裁器的原因，它通過跨越汽車、智慧家居和物聯網(IoT)生態系統的單一介面，無縫連線和整合不同的虛擬助理、第三方服務和內容，以完成複雜的任務並增強使用者體驗。因此，我們可以最大限度地為使用者提供獨特的個性化體驗，同時實現各種助理之間各種服務的互動。對於物聯網生態系統中的每個人來說，這是一個雙贏的局面，尤其是那些購買和使用產品和服務的人。

人工智慧和人工智慧已經走出實驗室，正在轉向更主流的應用。人工智慧是進入新的規定，而且剛剛開始。六年前，資料科學家的頭銜還不存在，但現在它已經變得非常專業了。資料科學家和開發人員已經意識到使用人工智慧來更快更好地完成任務。

從技術上來說，基於GPU的伺服器在過去一年已經變得很普遍，因為開發人員已經開始使用處理能力來加速應用程式的開發。像谷歌TPU這樣的專業處理器開始出現，而其競爭對手雲服務提供商正在合作開發一個開源深度學習圖書館。此外，從大資料和點工具(如Hadoop和Spark)到使用人工智慧和神經網路的更廣泛的資料分析類，已經有了穩定的過渡。最大似然法通過使用大量不同的資料集和將演算法智慧應用於分析來縮小這些方法之間的差距。然而，學習演算法的自學能力仍處於初級狀態。人工智慧在我們的生活中發揮著越來越重要的作用。產品和服務推薦引擎以及影象處理系統都得到了顯著改進。人工智慧創造了許多新的職業。這一領域的創新步伐正在迅速加快。

人工智慧，英文單詞Artificial Intelligence，所以又叫AI。只要一個產品能夠通過自身的感應元件，感應並獲得外界的資訊（如溫度、光線、運動等等），然後通過演算法處理對這些資訊做出判斷和計算，並做出迴應就可以稱為人工智慧。

現在人工智慧產品已經開始進入普通人的生活中，像米家的掃地機器人想必不少人就已經用過。

人工智慧的概念，最初從1956年就開始被一部分科學家提出來了。在當時社會上還只有汽車、火車等機械式工具時，人們就開始設想能不能讓機械具備類似人大腦的功能。而當計算機出現以後，人工智慧的設想才開始逐漸實現。比如將人工智慧融進計算機象棋中，讓計算機來跟人下棋博弈，而且據說一位很牛的棋王都敗給人工智慧了。

時至今日，經過了幾十年的發展。人工智慧也取得了很多成就，如 SIRI、微信聊天機器、客服機器人等等，一個個地進入普通人的視野。在我們驚呼人工智慧的神奇之時，我們也不得不感嘆科技發展的速度之快。

人工智慧目前使用到的應用非常的廣泛，自動無人駕駛，路況資訊，手機AI，人工智慧電話，智慧物體識別等等。

任何時代的發展都離不開通訊技術的基礎建設，5G技術和新網際網路給無人自動駕駛技術帶來了更為穩重的基礎。

路況資訊，隨著人們的生活質量提高，幾乎是家家都有汽車，而對於路況的負載量也是極大的提高，也對路況的安全有著潛在性很大的影響，但同時交管對於道路違法監控方面也使用上了智慧探頭，對於非法行駛的車輛監控靈敏度的提高，也智慧化了監控手段等。

近幾年來人工智慧的應用還是很廣泛的，計算機視覺的發展讓人臉識別變得更加可靠，刷臉支付已經不是新鮮的事情了；自動駕駛行業也越來越冷靜，尋求L4級別的突破；各大公司佈局AI晶片，有望在未來抓住半導體行業的趨勢；雲端計算也厚積薄發十年，煥發生機，成為未來重要技術之一；用技術推動需求的5G也逐漸成為新基建的方向，建設速度超過預期等等，這些都是人工智慧在各個領域的突破。

隨著5G、工業網際網路等新基建專案落地，未來一段時間，人工智慧有望進入更大規模市場應用。未來10年，人工智慧技術在過去5年已經突破人臉識別等應用的基礎上，將進一步向聽、看、理解、規劃、控制等領域發展，特別是向理解、規劃、控制領域的發展，將會促使人工智慧實現從低階感知智慧向高階決策智慧的躍升。